dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.creatorCosta, Antônio Fernando Branco
dc.creatorMachado, Marcela Aparecida Guerreiro
dc.date2014-05-20T15:14:25Z
dc.date2016-10-25T17:48:19Z
dc.date2014-05-20T15:14:25Z
dc.date2016-10-25T17:48:19Z
dc.date2011-06-01
dc.date.accessioned2017-04-05T23:04:16Z
dc.date.available2017-04-05T23:04:16Z
dc.identifierProdução. Associação Brasileira de Engenharia de Produção, v. 21, n. 2, p. 197-208, 2011.
dc.identifier0103-6513
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/29180
dc.identifierhttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/29180
dc.identifier10.1590/S0103-65132011005000029
dc.identifierS0103-65132011000200003
dc.identifierS0103-65132011000200003.pdf
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S0103-65132011005000029
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/873861
dc.descriptionOs gráficos conjuntos de e R e S² são os mais utilizados para o monitoramento da média e da dispersão do processo. Com os tamanhos de amostra usuais de 4 e 5, os gráficos de R em uso conjunto são ligeiramente inferior aos gráficos de e S² em uso conjunto em termos da eficiência em detectar alterações no processo. Neste artigo, mostra-se que para o caso multivariado, os gráficos baseados nas médias amostrais padronizadas e amplitudes amostrais (gráfico MRMAX) ou nas médias amostrais padronizadas e variâncias amostrais (gráfico MVMAX) são similares em termos da eficiência em detectar alterações no vetor de médias e/ou na matriz de covariâncias. A familiaridade do usuário com o cálculo de amplitudes amostrais é um aspecto favorável do gráfico MRMAX. Um exemplo é apresentado para ilustrar a aplicação do gráfico proposto.
dc.descriptionThe joint and S² charts are the most common charts used for monitoring the process mean and dispersion. With the usual sample sizes of 4 and 5, the joint and R charts are slightly inferior to the joint and S² charts in terms of efficiency in detecting process shifts. In this article, we show that for the multivariate case, the charts based on the standardized sample means and sample ranges (MRMAX chart) or on the standardized sample means and sample variances (MVMAX chart) are similar in terms of efficiency in detecting shifts in the mean vector and/or in the covariance matrix. User's familiarity with the computation of sample ranges is a point in favor of the MRMAX chart. An example is presented to illustrate the application of the proposed chart.
dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.languageeng
dc.publisherAssociação Brasileira de Engenharia de Produção
dc.relationProdução
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectGráficos de controle
dc.subjectVetor de médias
dc.subjectMatriz de covariância
dc.subjectProcessos multivariados
dc.subjectControl charts
dc.subjectMean vector
dc.subjectCovariance matrix
dc.subjectMultivariate processes
dc.titleMonitoring the mean vector and the covariance ­matrix of multivariate processes with sample means and sample ranges
dc.typeOtro


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